智能化渔业养殖技术在水生资源保护中的应用

中图分类号：S931 文献标志码：A 文章编号：1004—6755（2025）07—0067—03

DOI：10.3969/j.issn.1004-6755.2025.07.018

Application of intelligent aquaculture technology in aquatic resource protection

MA Ning

（Laizhou Marine Development and Fishery Service Center，Laizhou 26l4Oo，China

Abstract： In a 12- month trial study of intelligent aquaculture technology in standardized aquaculture ponds，an intelligent monitoring and control system was constructed to achieve real-time monitoring and regulation of water quality parameters. The experimental results showed that key indicators such as dissolved oxygen and ammonia nitrogen were improved by 32% and decreased by 45% respectively compared with the traditional aquaculture mode. The water consumption per unit output was reduced by 28% ，and the discharge of aquaculture wastewater was reduced by 52% . The growth rate of aquaculture organisms increased by 24% ，and the survival rate increased by 18% . The research found that intelligent technology significantly improved the aquaculture environment and increased resource utilization eficiency through precise control and recycling mechanisms，providing a feasible technical solution for the protection of aquatic resources.

Key words： intelligent aquaculture；water quality monitoring；resource recycling；ecological protection;water environment optimization

随着全球水产养殖业的快速发展，养殖废水污染和水资源过度消耗已成为制约行业可持续发展的关键问题[1]。智能化养殖技术作为新兴的解决方案，它通过把物联网、自动控制等技术应用于养殖过程，以此实现养殖环境的精准监测与调控2。开展智能化养殖技术应用试验研究，探索其在水生资源保护中的作用机理和实际效果，对推动水产养殖业绿色发展和生态环境保护具有重要意义。

1材料与方法

1.1试验场地与养殖品种

试验在国家级水产健康养殖示范基地市明波水产有限公司进行，选取面积为 ⋅2 000m² 的标准化养殖池塘6口，养殖周期为12个月。试验池塘配备完整的进排水系统和增氧设施，池底采用混凝土硬化处理，四周安装防逃设施，养殖品种选择大菱鲆（Scophthalmusmaximus），规格为 （250±20）g/ 尾，放养密度为2.5尾/ 。池塘消毒采用次氯酸钠溶液，浓度为 10mg/L ，消毒 24h 后注人经砂滤和沉淀处理的养殖用水至水深 1.8m 。苗种投放前进行体表消毒和抗应激处理，确保养殖品种适应性和健康状况符合试验要求。

1.2智能化监测控制系统

智能化监测控制系统集成水质监测单元、自动投饲系统和水处理设备，水质监测单元采用多参数水质传感器阵列，在池塘不同水层安装溶解氧、pH值、温度、氨氮、亚硝酸盐等在线监测探头[3]。自动投饲系统配备智能控制器，根据实时水质参数和生长周期自动调节投饲量和频率，投饲量精确度达到 ±2% 。水处理设备包括机械过滤器与蛋白分离器和生物滤池，机械过滤采用50μm 滤网去除悬浮物，蛋白分离器处理能力为50m³/h ，生物滤池采用流化床工艺，氨氮去除率达 85% 以上。

1.3 试验方法

水质指标监测用智能系统自动采集和人工比对结合方式，系统每 30min 就记录一次水质参数，包含溶解氧、pH值、温度、氨氮和亚硝酸盐等数据。生长指标测定采用分层随机抽样方法，每15d抽样一次，每次随机抽取30尾测量体重和体长。水资源利用效率通过电磁流量计记录进排水量并结合养殖产量计算单位产量耗水量，污染物指标采用国家标准方法测定化学需氧量、总氮和总磷含量。试验数据采用方差分析进行统计处理，且显著性水平设为0.05，以确保数据分析结果科学可靠。

2结果

2.1 水环境参数变化

智能化养殖系统运行期间，关键水质指标保持稳定并显著优于传统养殖模式[4]。如图1所示，溶解氧含量稳定维持在 6.5～7.2mg/L ，较传统养殖提升 32% ；pH值波动范围控制在7.8～8.2 之间；氨氮浓度降低 45% ，维持在0.2～0.3mg/L 。温度控制在 22～24^∘C 范围内，日变幅小于 1°C 。水质参数的稳定性表现突出，智能化系统调控下的标准差分别为溶解氧0.3mg/L，pH 值0.15、氨氮 0. 05mg/L ，显著优于传统养殖模式，智能监测系统的预警和自动调控功能有效防止了水质突发性恶化事件的发生。

智能化养殖技术通过水质精准调控和循环利用系统，实现了水资源利用效率的显著提升[5]如表1所示，单位产量耗水量从传统养殖的8.5m³/kg 降低到 6.1m³/kg ，降幅达 28% 。循环水处理系统的日处理量达到池塘总水量的120% ，水体更新率提升至传统养殖的2.5倍。智能化系统实现了精准补水，补充水量仅为蒸发损耗量的1.2倍，较传统养殖的3.5倍显著降低。生物滤池的氨氮去除率达到 85% ，硝化细菌活性保持稳定，确保了循环水体的水质安全。

2.3养殖生物生长表现

智能化养殖条件下，大菱鲆生长速度显著提升，养殖周期缩短 15d 。养殖生物的日增重率提高 24% ，达到1. 2% ；成活率提高 18% ，达到92% 。饲料转化率提升 21% ，降至 1.4：1 。智能化养殖条件下的生长速度在整个养殖周期内保持相对稳定，规格整齐度提升，体重变异系数降低至12% 。养殖生物的应激反应显著减轻，血清皮质醇水平较传统养殖降低 35% ，免疫球蛋白含量提升 28%^[6] 。

2.4养殖环境保护成效

智能化养殖技术在污染物减排上取得明显成效，养殖废水排放量减少了 52% 。化学需氧量、总氮、总磷等主要污染物指标，与传统养殖相比分别降低 56% ） 48% 和 51% ，沉积物当中的有机质含量降低了 42% ，底泥的厚度减少了 38% ，微生物群落结构得到优化，硝化细菌数量增加了2.1倍，有益菌群比例提升 45%% 。水体透明度提高了 52% ，浮游植物群落结构趋于合理，浮游动物多样性指数提升0.8。池塘生态系统稳定性有所增强，水质自净能力得到提升，为养殖水体的生态修复提供技术支持。

3分析与讨论

3.1智能化技术对水环境的影响机理

智能化养殖技术通过构建“监测一分析—调控”的闭环管理体系，实现了水环境参数的精准调控。实时监测数据显示，溶解氧含量的提升源于智能增氧系统根据生物耗氧规律进行的动态调节，系统识别养殖生物昼夜节律和摄食规律，在关键时段提前启动增氧设备，有效避免了溶解氧的剧烈波动。氨氮浓度的降低则得益于生物滤池中硝化细菌活性的稳定维持，智能控制系统通过调节水流速度和溶解氧浓度，为硝化细菌创造最适生长环境，显著提高了氨氮转化效率。pH值的稳定性提升归因于智能化系统对碳酸盐体系的精确调控，系统通过监测碱度变化趋势，及时调整投入碳酸氢盐的量，维持水体酸碱平衡8。水温的恒定性则通过温控设备的智能联动得以实现，系统根据天气预报数据提前调整水温，减少了环境温度变化对养殖水体的影响。

3.2资源节约与环境保护效应

水资源利用效率的提升主要通过三个途径实现：智能化系统对溶解氧和氨氮的精准调控降低了换水需求；生物滤池的高效运行提高了水体的自净能力；智能补水系统根据水质参数和水位变化按需补水[9]。污染物减排效果则体现在固液分离技术和生物转化两个层面，智能控制系统通过调节微滤机的运行参数，提高了悬浮物的去除效率，同时生物滤池中的硝化细菌将溶解性氨氮转化为硝酸盐，降低了污染物的累积。环境保护效应还体现在养殖生态系统的稳定性提升，浮游生物群落结构的优化增强了水体的自净能力，减少了养殖过程对周边水环境的影响。

3.3系统集成与优化方案

智能化养殖系统的优化方向主要集中在传感器精度提升与控制算法优化和系统集成度提高三个方面。传感器技术的改进应着重提高检测精度和使用寿命，重点解决生物污损对传感器性能的影响问题。控制算法的优化需要引入机器学习技术，通过分析历史数据建立水质参数变化规律模型，提高系统预测和调控的准确性。系统集成度的提升则需要加强各子系统间的数据共享和联动控制，建立统一的数据分析平台，实现养殖过程的智能决策。硬件设备的选型应考虑耐腐蚀性和维护便利性，优化系统布局减少能耗[10]。运行成本的控制则需要在保证系统稳定性的前提下，优化设备运行时间，提高能源利用效率。

4结语

智能化技术通过优化养殖环境调控机制，建立了资源高效利用模式，为水产养殖业的生态化发展提供了可行方案。研究证实，该技术能够有效平衡养殖效益与环境保护的关系，推动养殖业向可持续方向发展。智能化系统的应用不仅提高了养殖效率，也为养殖水体的生态修复提供了新思路，实现了经济效益与生态效益的统一。未来研究应进一步完善智能化系统的集成优化，扩大应用规模，探索不同养殖品种和环境条件下的适应性。

参考文献：

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（收稿日期：2025-05—12）